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ラストワンマイル問題とは?解決策はここに
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現代社会において、ラストワンマイル問題は世界中の企業にとって避けられないハードルとなっています。さまざまな地域に散在する住宅の住所に、毎日何百、何千、何万もの荷物を届けることは、物流上の大きな問題です。
この記事では、ラストワンマイル問題を詳しく分析し、この問題を普遍的な課題としている、核となる要素を明らかにすることを目的としています。さらに重要なのは、この記事が複雑な問題に真正面から取り組む4つの有望な解決策にスポットライトを当て、ラストワンマイルロジスティクスとこの領域で事業を展開するすべての企業にとって、より効率的で持続可能な未来への潜在的な道筋を示唆していることです。
記事内容:
- ラストワンマイル問題とは?
- 解決策1:電気自動車または超小型モビリティ
- 解決策2:高度な配送最適化ソフトウェアへの投資
- 解決策3:クラウドソーシングの探求
- 解決策4:地元の小売店や宅配ロッカーへのドロップオフの活用
- 配送ルート最適化がラストワンマイル問題の解決に役立つ方法
- よくある質問
ラストワンマイル問題とは?
Image by PublicDomainPictures from Pixabay
ラストワンマイル問題とは、ファイナルマイル問題とも呼ばれ、非効率性の問題です。商品はサプライチェーンのファーストマイルとミドルマイルで大量に移動します。
引き渡された大量の商品は効率的に梱包され、適切な物流倉庫にまとめて発送されます。この集積的な移動により、物流費、人件費、燃料費が大幅に削減されます。
しかし、これらの商品が分別され、再梱包され、配送センターから複数の配送バンでラストしかし、商品がワンマイルにやってくると、シナリオは完全に変わってきます。
- より多くの車両 – 1台の船舶やセミトレーラートラックを追跡する代わりに、現在では多数の小型配送車両に燃料を補給し、維持し、調整することが業務に含まれます。
- より多くのルート – 配送センターへの事前に定められたルートに従うのと異なり、各車両は異なる住宅地や事業所へのルートに割り当てられ、配送計画が毎日変更されます。
- より多くの労働力 – 企業は現在、商業配送ドライバーを雇用する代わりに、変動する需要に対応するためにローカルドライバーの車両群を必要としています。
- より多くの配送先 – 配送車両が担当する配送先は一か所ではなく、何か所も配送先を訪問しますが、そのほとんどは少数の荷物の配送です。
ラストワンマイルは物流の複雑さを拡大し、コストとオペレーション上の課題を増幅させます。ラストワンマイルの問題に対処することは、車両、配送計画、労働力、配送先という4つの分野にわたって、配送プロセスを合理化、簡素化、最適化する道を見つけることなのです。
解決策1:電気自動車または超小型モビリティ
ラストワンマイル配送の未来は環境に優しいものです。電気自動車は運用コストが低く、排出ガスもないため、宅配業界の常識を変えるかもしれません。
Rivian社のような企業はAmazonと提携し、2030年までに10万台の電動配送車両を展開しようとしています。Rivian社は独占契約を解消し、他の小売店にも拡大しようとしています。
EVはガソリンスタンドに頻繁に立ち寄る必要がないため、配送スケジュールを合理化できます。一日の終業時にプラグを差し込んでおけば、明朝にはまた出発できます。
EVは、特定の地域にサービスを提供するために必要な車両数に直接影響を与えませんが、ガソリン車に関連するコストや物流のハードルを減らすことができます。
電動バイクや電動スクーターなどの超小型モビリティソリューションは、都市部における小型宅配便の配達において対投資効果に優れており、環境に優しい代替手段となります。
解決策2:高度な配送最適化ソフトウェアへの投資
世界は都市、郊外、地方が複雑に入り組んだ迷路のようなものであり、それぞれに独特のレイアウト、交通パターン、物流の課題があります。この迷路を効率的にナビゲートすることが、ラストワンマイルの問題を解決する重要な要素であり、そこに高度なルート最適化ソフトウェアが活躍します。
ルートの最適化には、各地域の特性を考慮することが必要です。リアルタイムの交通状況、天候、道路規制、受取可能時間帯など、多くの変数を考慮します。
さらに、高度な配送ルート最適化ソフトウェアは動的です。新たな注文や顧客によるキャンセル、予期せぬ交通事故などに基づいて送ルートを随時再計算するなど、変化に即座に対応できます。このレベルの適応力は、今日のオンデマンド配送の文化において極めて重要となります。
解決策3:クラウドソーシングの探求
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クラウド配送、クラウドソーシングによるギグ・エコノミーのおかげで、ラストワンマイルの配送にかかる肥大化した人件費に対する新たな革新的ソリューションが登場しました。
一日の授業が終わり、数時間の空き時間がある大学生を想像してみてください。クラウドソーシングのアプリを使い、近くの配送センターから荷物をいくつか受け取り、自宅までの帰り道に配達を行います。
小売業者は配送料と人件費を節約でき、学生は臨時収入を得ることができ、顧客はより早く荷物を受け取ることができます。これはまさにWin-Win-Winのシナリオです。
クラウドシッピングは、ラストワンマイルの配送を促進するために、日常の人々の既存のリソースやルーティンを活用します。これはUberのモデルですが、小包向けのものです。この配送モデルは、人口密度が高く、候補となる配送者が豊富な都市部で特に効果的です。
解決策4:地元の小売店や宅配ロッカーへのドロップオフの活用
地元の小売店やロッカーなどの受取拠点を活用することで、企業は、小規模で非効率的な一連の配達から、重要な場所での少数の重要な配達へとファイナルマイルを革新できます。
営業時間が長く、戦略的な立地にある地元の小売店は、理想的な受取拠点になります。店舗への来店客数が増えるため、店側は好意的に協力してくれますし、顧客も利便性と柔軟性を高く評価してくれます。一方、ロッカーへの配達は、24時間365日接触を必要としないソリューションを提供し、ショッピングモールから住宅まで、さまざまな場所に設置できます。
AmazonはすでにAmazonロッカーサービスでこの戦略を展開しており、他の多くの企業も追随しています。
配送ルート最適化がラストワンマイル問題の解決に役立つ方法
ラストワンマイル問題は複雑な問題であり、万能の解決策はありません。各企業や小売業者は、ラストワンマイルの段階で独自の物流課題に取り組んでいます。
しかし、共通しているのは、従来の配送モデルの非効率性です。この問題を乗り切る鍵は、新しいテクノロジーと配送モデルを積極的に採用することにあります。
企業がファイナルマイルの問題に取り組もうとしているのであれば、高度な配送ルート最適化ソフトウェアに投資することが、企業に必要なゲームチェンジャーとなるかもしれません。
Wise Systemsは、先進的な配送自動化プラットフォームとAI駆動型Dynamic Optimization Engine(DOE)によって、配送ルートを最適化し、状況の変化に動的に対応する最先端のツールを提供しています。
Wise Systemsが、リアルタイムでの状況の可視化と有益な視覚化により、データに裏付けされた配送計画戦略の実行をどのように支援できるか、デモをご依頼いただき、お確かめください。
よくある質問
ラストワンマイルの概念とは?
配送におけるラストワンマイルの概念とは、物流チェーンにおける最終段階のことで、荷物や製品が物流ハブや倉庫から最終目的地(通常は顧客)まで輸送されることを指します。
配送を成功させるためには、交通状況、配送ルート計画、顧客の都合など複数の変数を管理する必要があるため、多くの場合、配送プロセスの中で最も複雑でコストのかかる部分となります。これらの課題は、ラストワンマイル問題として総称され、知られています。
ラストワンマイル配送の失敗率は?
TechTargetによると、Accentureによる「持続可能なラストワンマイルのレポート」では、ラストワンマイル配送の5~10%が最初の試みで失敗すると報告されています。Loqateは、「配送の失敗の修正」レポートの中で、オンライン注文の5%が顧客の手元に届かないことを報告しています。
なぜラストワンマイル配送は非効率なのでしょうか?
ラストワンマイル配送は、さまざまな要因によって非効率になる可能性があります。これらには以下が含まれます:
- 予測不可能な交通渋滞
- 配達先の住所のわかりにくさ
- 荷物を受け取る顧客の不在
- 最適化された配送ルートの欠如
さらに、異なる場所に複数の配送を行う必要があっても、多くの場合、配送先が密集していないため、配送にかかる時間とコストが増大します。また、返送、再配達、地方や遠隔地へのサービスといった要因も、ラストワンマイル問題のさらなる一因となっています。
なぜラストワンマイル配送はコストが高いのでしょうか?
ラストワンマイル配送は、以下のようないくつかの要因により、配送プロセスの中で最もコストがかかる部分となります:
- 燃料費
- 車両維持費
- ドライバー賃金
非効率性もまた、ラストワンマイル配送の高コストの一因となっています。これには次のような課題が含まれます:
- 配送先の密度の低さ
- 交通渋滞
- 何度も配達を試みる必要がある配達の失敗
さらに、より迅速(当日または翌日)な配送を求める消費者の要求が高まっていることも、ラストワンマイル配送のコストに拍車をかけています。